基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

基于四阶累积量的非相干分布式信源测向算法

针对非相干分布式信源的不相关散射分量会造成信号空间的扩展从而使阵列最大可估计信源数下降的问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,本文提出了一种基于四阶累积量的非相干分布式信源测向算法。该算法首先利用泰勒级数展开对接收信号的四阶累积量矩阵进行化简;之后根据化简后的矩阵重新划分噪声空间,并利用其和新的阵列流形构造谱峰搜索函数;最后给出算法的自由度及复杂度分析。仿真结果表明,该算法可以有效地提升阵列的最大可识别信源数,同时在低阵元数低信噪比情况下估计误差较小。     

MIMO雷达多目标角度估计的空间平滑改进算法

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了"等效信源"的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

快速四阶累积量旋转不变子空间算法

针对空间谱估计算法同时分辨多目标需要较多阵元、测角精度低且运算量大的问题,提出一种快速四阶累积量旋转不变子空间(MFOC-E)算法.首先根据四阶累积量矩阵构成的规律,取出所有不重复的元素构成新矩阵,去除了原矩阵的数据冗余并降低了原矩阵维数,然后通过分析新虚拟阵列的阵元位置特性,找到与原真实阵列结构完全相同的新子阵,同时设定了适用于所有线阵的子阵划分方法,最后利用旋转不变子空间算法确定目标的来向.与传统的同类算法相比,MFOC-E算法具有不损失天线孔径、测角精度高且运算量小的特点.仿真实验表明,MFOC-E算法在阵元数极少时,仍可以快速准确地实现多目标的到达角估计,三元阵列时能节省30%的运算时间.     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种新的基于四阶累积量的DOA估计算法

提出了一种新的用于均匀线阵的四阶累积量DOA估计算法.针对传统MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵存在大量冗余信息的情况,本文算法提出了一种新的四阶累积量矩阵构造方法.用该方法构造的四阶累积量矩阵在保证阵列扩展性能的同时,去掉了MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵的冗余信息,降低了矩阵的阶数.与MUSIC-li...     

基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

一种新的虚拟均匀线阵的构造方法

基于四阶累积量的DOA估计具有阵列孔径扩展的功能,在基于四阶累积量的均匀线阵基础上,提出一种新的虚拟均匀线阵的构造方法,真实阵元上形成特定的非均匀线阵的排布,使阵列扩展后的四阶累积量矩阵冗余项转化为有用项.仿真结果表明,新算法不但降低了基于四阶累积量的均匀线阵算法的运算量,而且增加了虚拟阵元个数,也带来了阵列孔径扩展的好处.     

一种改进的四阶累积量测向算法

针对降维的四阶累积量矩阵因采样快拍数有限而存在估计误差的问题,提出一种结合To-eplitz近似的四阶累积量旋转不变子空间(ESPRIT)测向算法(TFOC-ESPRIT).该算法在保持虚拟阵列有效孔径不变的同时,通过去除原始四阶累积量矩阵中的冗余元素,得到降维的四阶累积量矩阵,再对降维矩阵进行Toeplitz操作,恢复其Toeplitz结构,最后利用ESPRIT算法估计到达信号的方向.仿真实验表明:与MFOC-ESPRIT算法相比,TFOC-ESPRIT算法有效地提高了测向精度,不仅在少阵元数下能实现多信号的估计,而且当快拍数为400时,在空间白噪声和空间色噪声环境中其归一化成功概率也较高,分别达到了0.996和0.788.     

一种基于L型阵列的改进的二维DOA估计方法

二维DOA估计在电子侦察、智能天线、雷达等方面都有广泛应用.二维DOA估计的方法有很多,主要用水平面L型阵列和ESPRIT算法进行二维DOA估计.提出用水平线阵和垂直线阵构建L型阵列,分成四个子阵,计算四个互相关矩阵,四个互相关矩阵构造一个特殊的大矩阵,对该矩阵进行特征值分解获得信号子空间估计,再用ESPRIT算法进行方位角和仰角的估计.该方法可以直接得到目标仰角,不需要换算,简化了计算,通过子空间估计,提高了DOA估计的分辨率并可以估计更多目标的DOA.仿真结果表明本文的改进二维DOA估计方法提高了DOA估计的精度.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

强干扰背景下基于局部空间差分算法的相干目标DOA估计

针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival, DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息构造阻塞矩阵来剔除协方差矩阵的强干扰信息,然后利用局部空间差分算法将协方差矩阵划分为若干子阵,从而充分提取有效信息并实现解相干,最后利用线性算子算法完成对目标的DOA估计,避免高复杂度的谱峰搜索。结果表明：该算法有效提高了数据利用率,有较好的解相干效果,能够在不同的信噪比和快拍数条件下获得比传统算法更低的估计偏差和更高的成功概率。     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

非圆信号扩展传播算子DOA估计求根算法

为有效降低非圆信号DOA估计算法的计算量,提出了一种非圆信号DOA估计快速算法。该算法运用扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先根据非圆信号特性构造出扩展阵列输出矩阵,并生成扩展协方差矩阵,然后不需要对协方差矩阵的特征分解,使用扩展传播算子方法得到估计的扩展噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法快速求出目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析结果表明,提出的算法不但其均方根误差性能与NC-root-MUSIC、NC-ESPRIT、NC-MSWF-MUSIC等快速算法相似,同时提出的算法还大大减小了非圆信号DOA估计MUSIC算法的计算复杂度,而且其计算复杂度小于上述提到的快速算法,实现了非圆信号DOA估计算法的快速估计。     

一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法

针对多径环境中相干信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法(DOA-CSAA).先通过联合使用时域和空域相关函数估计出每个用户组的广义导向矢量,再估计出每个用户组内多条路径上的波达方向.由于DOA-CSAA算法所利用的信号的空域相关信息和时域相关信息均为信号的二阶统计量,因而运算量远小于基于四阶统计量的算法.此外,DOA-CSAA算法由于未使用子空间平滑算法,所以不受阵列流型限制,且阵列孔径没有降低,因此当使用M个阵元的任意阵列流型时,可估计出的DOA个数最多可达M(M-1)个.仿真实验表明,与经典子空间平滑算法相比,DOA-CSAA算法在均方根误差为10-4～10-3时可获得20 dB左右的信噪比增益.     

未知互耦条件下基于四阶累量的非均匀圆阵波达方向估计算法

基于互耦矩阵的特殊结构,给出了一种更具一般性的非均匀圆阵模型,提出了一种在未知互耦条件下的非均匀圆阵波达方向估计算法．由于采用了四阶累量,该算法可以估计出比阵元数更多信号的波达方向,并且对高斯噪声不敏感．由于未采用迭代算法,从而降低了算法运算复杂度．仿真实验证实了该算法的有效性．     

基于矩阵填充的子阵重构二维波达方向估计算法

为提高稀疏阵列下二维波达方向(2D-DOA)估计的效率,提出1种基于加速近邻梯度矩阵填充的子阵重构旋转子空间(APG-SRESPRIT)算法。建立了基于矩阵填充的稀疏阵列DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质。通过加速近邻梯度算法将该信号模型恢复为完整信号,划分子阵并构建合并矩阵。对合并矩阵进行奇异值分解,在子阵重构后估计目标角度,且目标角度自动配对。仿真实验表明该文算法可减少70%的阵元数量,且在稀疏阵列下准确估计2D-DOA。